表格数据质量与异常检查

原名：data-quality-auditor

检查缺失、重复、字段分布和离群值，输出可核对的数据修复清单。

中文 Skills 技能说明

客户表或产品数据要进知识库前，先查一次质量。提供获准的 CSV、字段含义、业务主键和允许范围，技能用包内 Python 工具分析完整性、分布、重复与异常，交付问题位置、影响和修复建议。统计异常不一定是错，缺失机制和评分依赖假设；不能自动补造真实订单、客户或经营事实。资料脱敏并限于授权目录，原文件保留副本；执行删除、填补、合并或上传公司库前，应由老板及数据负责人核对。

上游能力依据

上游原始适用说明：Audit datasets for completeness, consistency, accuracy, and validity. Profile data distributions, detect anomalies and outliers, surface structural issues, and produce an actionable remediation plan. Use when the user asks to check data quality, profile a dataset, hunt outliers or missing values, or validate data before analysis or model training.

上游 SKILL.md 主要章节（保留原文标题）：

使用边界

先确认数据口径、只读或写入权限以及备份方案。查询结果需要说明范围，任何结构或数据变更都应先预览并人工确认。

作者、翻译与许可证

原作者
Alireza Rezvani 与 claude-skills contributors
中文翻译
CEOFans翻译
许可证
MIT
上游来源
https://github.com/alirezarezvani/claude-skills/tree/19392f7a08264ed00486a251f5b2098321771f94/engineering/data-quality-auditor/skills/data-quality-auditor

适用范围

平台：linux、macos、windows；标签：数据与数据库、表格数据质量与异常检查、开源技能

安全提示

基础静态扫描不等于绝对安全。技能可能调用命令、浏览器、云服务或本地文件，请在最小权限环境中使用，高风险操作必须人工确认。

如发现侵权、许可证或安全问题，可在本页前台提交投诉，管理员复核后可立即下架。